简介：对偶极子天线进行集总参数等效电路建模,通过实验与数值模拟对等效电路的输出响应结果进行对比分析。研究结果表明:偶极子天线集总参数等效电路可用于分析偶极子天线带外响应问题,适用的频率范围为直流至偶极子天线的第二谐振点。当入射电磁脉冲的频谱范围位于该频率范围内时,可采用集总参数等效电路分析计算天线的输出响应;若入射电磁脉冲频谱超出该频率范围时,则由等效电路计算得到的输出响应波形将发生明显畸变,即该等效电路将不适于研究天线的带外高频问题。该研究结果明确了集总参数等效电路的适用频率范围,将有助于准确地应用集总参数等效电路来分析电磁脉冲与天线的响应问题。

简介：传统的使用伪距和相位组合进行周跳探测的方法受限于伪距精度,在多路径效应严重和载体高动态下不可靠。针对该问题,构建北斗/INS紧组合模型,利用惯性辅助北斗三频信号线性组合构造了周跳探测量,兼顾错探率和漏探率,确定探测阈值系数为2.5768。基于卫星高度角采用正弦函数模型确定载波噪声,分析了载波噪声和卫地距误差对周跳探测和修复的影响。在此基础上选择组合量（0,-1,1）,（1,3,-4）,（-3,4,0）联合进行周跳探测和修复。使用车载组合导航实测数据验证周跳探测模型的效果。实验结果表明,对于模拟的密集小周跳,所有卫星错探率低于1.75%,漏探率低于0.11%,除低高度角卫星C05,所有卫星修复错误率低于0.35%。对于北斗信号中断的场景,在75s部分中断内或18s完全中断内都能够正确修复所有卫星的所有类型周跳。

简介：开展了机器学习在翼型气动力计算和反设计方法中的应用研究,实现了在更大翼型空间范围内,人工神经网络的训练和优化,建立了翼型气动力计算模型,和给定目标压力分布的翼型反设计优化模型.作为机器学习领域兴起的研究热点,人工神经网络的研究工作不断深入,有研究者尝试将其应用于流体力学的学科范畴内.文章实现人工神经网络在翼型计算领域中应用的方法如下:首先通过Parsec参数化方法,围绕基准翼型构造了一定翼型空间范围的翼型库,利用XFOIL进行数值模拟,搭建了和翼型库具有一一映射关系的流场信息库.通过训练和优化神经网络,实现了基于此模型的快速、高可信度的翼型气动力预测,以及新型的翼型优化设计方法.通过自动化编程实现样本库的批量生成,实现了不同翼型空间的样本量下,神经网络的训练和优化过程.实验结果表明,在机器学习领域中,基于神经网络的翼型反设计模型的精确性高度依赖于训练样本量的大小和覆盖范围.